HD 감시 카메라의 수가 증가하고 AI 보급률이 높아짐에 따라 카메라에서 수집한 이미지 및 비디오 스트리밍 데이터는 분석, 처리 및 훈련을 위한 보다 강력한 분석 엔진이 필요합니다.
베이징 지하철역을 예로 들면 베이징 65438+ 만여 개의 지하철역에 각각 수백 개의 카메라가 있고, 각 지하철역마다 매일 80 ~ 65438+ 만명을 순환하는 것은 흔한 일이다. 보수적인 추산에 따르면 카메라당 하루 654.38+00000 명을 보고 비교 데이터베이스에 654.38+00000 개의 목표 (공안데이터베이스에는 크지 않음) 가 있다고 가정하면 이 카메라는 매일 1.00 1 억이라는 질문에 답해야 한다
현재의 다양한 보안 프로젝트에서 단순한 임베디드 지능형 DVR 및 NVR 에 의존하는 것은 더 이상 엄격한 컴퓨팅 요구 사항을 충족하지 못하는 것이 분명합니다.
수조급 AI 보안 시장의 경우, 기술의 갈림길에서 모든 보안 기업 임원들은 AI 보안에 어떤 강력한 서버가 필요한가? 라는 궁극적인 명제에 직면하게 될 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 보안, 보안, 보안, 보안, 보안, 보안, 보안)
보안 서버에 대해 말하자면, X86 은 어디에나 있으며, 항상 안전을 포함한 많은 업계의 총아였다.
"스트리밍 미디어 서버, 포워딩 서버, 호스팅 서버 등 현재 보안 시장의 많은 관리 플랫폼은 기본적으로 X86 아키텍처를 기반으로 합니다. 그것의 가장 큰 장점은 개발이 비교적 쉽고 손이 빠르다는 것이다. 대부분의 엔지니어들은 X86 아키텍처에서 R&D 를 더 잘한다. "
화태잭 최고경영자 푸건휘가 뇌봉망에 말했다. 뛰어난 가격 대비 성능을 고려해 볼 때, X86 서버는 항상 우리가 구매하는 첫 번째 선택이었습니다.
이에 따라 X86 서버는 수년 동안 세계 최고의 서버 공급업체로부터 주목을 받고 있습니다.
유감스럽게도 각 과목 성적이' 규정 준수' 된 X86 서버는 오늘날 뜨거운 AI 물결 앞에서' 국지문제' 를 만났다.
Fu Jianhui 는 보안 사용자의 실제 사용 측면에서 보안 업계에서 X86 서버의 응용 프로그램에는 세 가지 주요 문제가 있다고 밝혔다.
첫째, CPU 는 많은 논리 연산을 담당하지 않으므로 멀티 태스킹에서 비효율적입니다. 대용량 비디오 정보의 경우 CPU 를 중심으로 데이터 센터에 배포된 기존 X86 서버는 병렬 유연한 컴퓨팅 및 변화하는 환경의 컴퓨팅 요구 사항을 충족하지 못하며 보안 엔터프라이즈 서버 시장에서도 놀라운 성과를 거두기 어렵습니다.
"이전의 비디오 데이터는 백그라운드에만 존재하면 되고, 소량의 분석을 하면 저장량이 충분하다는 뜻입니다. 오늘날 많은 고객들은 이러한 방대한 양의 비디오 정보를 실시간으로 처리하고 결과를 피드백하기를 원합니다. 즉, 시스템은 디코딩, 비디오 구조, 인식, 검색 등의 작업을 수행해야 합니다. 동시에, X86 은 분명히 충분하지 않다. "
즉, X86 은 단일 통신 처리 요구 사항을 충족하는 휴대폰의 기능 기계에 비유할 수 있습니다. AI 가 융합된 보안 시장에서는 게임, 사진 처리 등 개인화된 요구를 충족하기 위해 더욱 강력한 스마트폰이 필요합니다.
둘째, 업계 컴퓨팅 능력이 부족한 상황에서 많은 공급업체들이 X86 서버와 여러 GPU 카드의 조합을 만들어 컴퓨팅 기능을 단순히 해결하는' 패치 작업' 방식을 통해 서버의 전력 소비량과 사용자 비용을 크게 높였습니다.
업계의 관점에서 볼 때, 얼굴 인식과 같은 AI 프로젝트와 관련된 대부분의 공급업체는 GPU 를 인물 데이터의 구조화 처리 장치로 사용합니다. 특히 X86 서버 클러스터에서는 GPU 만 선택할 수 있습니다.
어느 정도까지, GPU 는 계산 능력이 부족한 문제를 해결했지만, 두 가지 치명적인 부상도 있었다.
첫째, 전력 소비량이 많아 X86 아키텍처 서버에 의존해야 하며 광범위한 AI 솔루션 개발에 적합하지 않습니다. 둘째, 비용이 높다. 예를 들어, GPU 프로그램을 사용하면 단방향 얼굴 인식 변환 비용이 만 원 이상입니다. 다른 천 원, 심지어 100 위안의 방안에 비해 어떠한 비용 우세도 없다. 이 두 가지 치명적인 단점으로 인해 많은 기업들이 새로운 해결책을 찾아야 했습니다.
셋째, X86 은 폐쇄형 AIX 시스템보다 더 많은 개방형 LinuX 시스템을 사용하므로 안정성과 서비스 기능이 약간 부족합니다.
"미래의 시장은 분명히 데이터 규모와 컴퓨팅 능력의 경쟁일 것이다."
웨이브 상용 기계유한공사 제품부 장경이 뇌봉망에 알렸다. Com 은 점점 더 많은 새로운 어플리케이션이 등장하면서 기존의 X86 컴퓨팅 아키텍처에는 데이터 병목 현상 (프로세서의 컴퓨팅 유닛이 데이터를 수집하고 교환하는 속도), 컴퓨팅 병목 현상 (단위 공간에 통합할 수 있는 컴퓨팅 용량 수), 지연 병목 현상, 통신 병목 현상 등 많은 병목 현상이 발생할 것으로 보고 있습니다.
시속 30 야드의 도로를 설계하는 것이 평균 시속 100 야드의 차량을 운반하기 어려운 것처럼 단시간 내에 도로 혼잡을 초래하거나 마비시킬 수 있다.
오늘날, 큰 컴퓨팅 및 지능형 시나리오의 얼굴에, 누가 먼저 컴퓨팅 능력의 문제를 해결할 수 있는, 더 나은 전력 소비와 비용을 줄일 수 있는, 누가 AI 파도에 지배할 수 있습니다.
장치의 관점에서 볼 때, POWER9 기반 고성능 서버는 AI 보안 시대의 높은 지능 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다.
웨이브 상용 기계유한공사는 AI 보안 실태에 따라 최근 UltraVision 비디오 인텔리전스 분석 시스템을 갖춘 POWER9 서버 기반의 AI 비주얼 분석 지능형 분석 솔루션 (UltraVision on Power) 을 출시했습니다.
AI 비주얼 분석 솔루션은 매우 효율적인 AI 뇌, 하드웨어 및 소프트웨어 조합으로 볼 수 있으며, 보안을 포함한 다양한 산업에 필요한 복잡한 데이터 처리를 실시간으로 정확하고 지능적이며 에너지 효율적으로 수행할 수 있습니다.
POWER9 아키텍처에 적용된 "하드" 는 강력한 이미지 및 비디오 컴퓨팅 및 처리 기능을 제공합니다. POWER9 는 PCIe4.0 및 NVlink2.0 과 같은 차세대 I/O 프로토콜을 지원하여 AI 및 기타 어플리케이션에 더 나은 어플리케이션 성능을 제공합니다.
특히, 단일 노드 비디오 처리 경로 수는 X86 에 비해 거의 3 배, 3.8 배, 심도 있는 학습 프레임워크 AI 모델의 교육 효율성 향상, 데이터베이스 성능 가속 1.8 배, 입출력 능력 거의 5 배 향상
또한 비디오 및 이미지 인코딩 디코딩, 쿼리 및 검색 작업을 수행할 때 전체 장치는 단일 정밀도 56TFlops, 이중 정밀도 28TFlops 의 수퍼컴퓨팅 기능을 제공합니다. 단일 GPU 는 X86 서버에 비해 순수 CPU 서버보다 30 배 높은 추리력을 제공합니다.
이 시나리오의 고유한 CAPI 기술은 지연을 1/36 으로 줄이고 이미지 처리 속도를 전반적으로 높이며 전력 소비량을 최대 30% 까지 낮출 수 있습니다.
1.8 배, 3.8 배, 3 배, 5 배, 30 배, 작아 보이는 숫자, 보안업계에 큰 규모다.
이러한 수치의 변화는 각종 범죄와 심각한 폭력 사건의 예방 및 통제 수단에 대한 사후 개입을 사전 또는 사건으로 앞당기고 치안사건의 발생을 크게 줄이고 공안이 수동적 방어에서 주동적인 방어로의 업무 전환을 실현할 수 있다.
POWER9 가 제공하는 뛰어난 컴퓨팅 기능 외에도 소프트웨어 수준에서는 목표 감지 (PD), 보행자 재인식 (RE-ID) 과 같은 가중치가 높은 UltraVision 비디오 인텔리전스 분석 기술이 포함되어 있어 목표 인식 정확도가 최대 94% 까지 향상되었습니다.
하드웨어 및 소프트웨어를 결합한 AI 비주얼 분석 솔루션이 실제 착지 과정에서 AI 시대의 높은 컴퓨팅 능력과 저전력 문제를 해결할 수 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다.
게다가, 이 방안은 다른 유행하는 방안에 비해 두 가지 큰 장점을 빼놓을 수 없다.
첫째, 기존 리소스의 독보적인 기능을 활용하여 고객 비용을 절감할 수 있습니다.
일반적으로 범용 AI 비디오 시스템이 특정 기능을 구현하려면 AI 기술을 갖춘 감지 카메라를 연결해야 합니다. 배포 과정에서 이 솔루션은 기존 카메라를 교체할 필요가 없으며 비디오 캡처 터미널을 우회하면 AI 시스템을 구현할 수 있습니다.
또한 이 프로그램은 다양한 브랜드 및 표준 카메라와 호환됩니다. 고객의 기존 서버의 하드웨어 아키텍처를 변경하지 않고도 직접 배포할 수 있어 고객의 배포 비용을 효과적으로 절감할 수 있습니다.
둘째, 파도 상용 기계 회사 자체로는 서버 분야에서의 선두에 힘입어 강력한 맞춤형 착지 능력을 갖추고 있어 납품 주기를 달에서 일로 단축한다.
이 시나리오는 대용량 데이터 처리, 기계 학습 등 AI 응용 프로그램이나 소프트웨어 정의 스토리지, 메모리 데이터베이스 등 오픈 소스 응용 프로그램에 직면할 때 좋은 성과를 거둘 수 있습니다.
인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 대용량 데이터 등 새로운 어플리케이션을 위해 설계된 인공지능 비주얼 분석 솔루션이 심각한 비즈니스 과제에 직면할 때 고객에게 더욱 다양한 옵션을 제공한다는 것은 의심의 여지가 없습니다.
이 고성능 제품을 통해 사용자는 다양한 지능형 어플리케이션을 더 빨리 배포하고 보안 AI 어플리케이션의 기술 반복 주기를 단축할 수 있습니다.
이와 함께 성능이 뛰어난 물결 상용 서버는 보안 산업뿐만 아니라 인터넷, 금융 등 보안 요구 사항이 높은 분야에서도 사용할 수 있습니다.
안방 외에 사회 전체가 규모화, 자동화, 지능화로 변모하고 있다. 그 중에서도 지능형 애플리케이션 방향은 프런트 엔드, 클라우드, 플랫폼, 업계의 네 가지 주요 방향을 포괄합니다.
이 업그레이드 과정에서 새로운 플랫폼은 새로운 인식을 할 수 있는 새로운 능력이 필요하며, 새로운 인식은 새로운 요구와 응용을 낳는다.
물결을 포함한 과학기술회사에게 이것은 큰 기회이자 큰 도전이다. 길이 멀고 그 수리가 멀다면, 반드시 위아래로 수색할 것이다. 뇌봉망 뇌봉망 뇌봉망